基于dsp的fft实现

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1、目录摘要I第1章绪论11.1DSP简介11.2设计内容11.3设计要求11.4设计原理11.5FFT算法的DSP实现过程2第2章硬件实现42.1系统的硬件设计42.2原理图的设计5第3章软件设计73.1FFT运算及存储分配73.2程序流程图8第4章系统仿真94.1FFT实现的方法94.2程序运行结果10第5章总结12参考文献13附录1423摘要快速傅里叶变换（FFT）是将信号从时域变换到频域的一种方法，广泛应用于各种信号分析领域，文中介绍了FFT算法的基本原理和DSP中FFT算法的编程思想和设计原理及其硬件设计思想，基于TMS320C5502芯片用C

2、CS仿真软件实现了FFT算法，文中以基2FFT为例，简要介绍了算法的实现，并画出了蝶形运行算图。然后编程实现算法，输出波形。关键字:DSP；CCS仿真软件；FFT23第1章绪论1.1DSP简介数字信号处理(DigitalSignalProcessing，简称DSP)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字的形式对信号进行分析、采集、合成、变换、滤波、估算、压缩、识别等加工处理，以便提取有用的信息并进行有效的传输与应用。数字信号处理是以众多学科为理论基础,它所涉及的范围极其广泛。如数学领域中的微

3、积分、概率统计、随机过程、数字分析等都是数字信号处理的基础工具。它与网络理论、信号与系统、控制理论、通信理论、故障诊断等密切相关。1.2设计目的（1）加深对DFT算法原理和基本性质的理解；（2）熟悉FFT的算法原理和FFT子程序的算法流程和应用；（3）学习用FFT对连续信号和时域信号进行频谱分析的方法；（4）学习DSP中FFT的设计和编程思想；（5）学习使用CCS的波形观察器观察波形和频谱情况；（6）简要画出硬件设计电路图。1.3设计内容用DSP汇编语言进行编程，实现FFT运算，对输入信号进行频谱分析。1.4设计原理快速傅氏变换（FFT）是一种高效实

4、现离散傅氏变换的快速算法，是数字信号处理中最为重要的工具之一，它在声学、语音、电信、和信号处理等领域有着广泛的应用。对于有限长离散数字信号{x[n]}，0£n£N-1，其离散谱{x[k]}可以由离散付氏变换（DFT）求得。可以方便的把它改写为如下形式：不难看出，WN是周期性的，且周期为N，即23N的周期性是DFT的关键性质之一。为了强调起见，常用表达式WN取代W以便明确其周期是N。FFT算法可以分为按时间抽取FFT和按频率抽取FFT两大类，输入也有和复数之分，一般情况下，都假定输入序列为复数。FFT算法利用旋转因子的对称性和周期性，加快了运算速度。用

5、定点DSP芯片实现FFT程序时，一个比较重要的问题是防止中间结果的溢出，防止中间结果的溢出的方法是对中间数值归一化。为了避免对每级都进行归一化会降低运算速度，最好的方法是只对可能溢出的进行归一化，而不可能溢出的则不进行归一化。由DFT的定义可以看出，在x[n]为复数序列的情况下，完全直接运算N点DFT需要（N-1）2次复数乘法和N（N-1）次加法。因此，对于一些相当大的N值（如1024）来说，直接计算它的DFT所作的计算量是很大的。FFT的基本思想在于，将原有的N点序列序列分成两个较短的序列，这些序列的DFT可以很简单的组合起来得到原序列的DFT。例

6、如，若N为偶数，将原有的N点序列分成两个（N/2）点序列，那么计算N点DFT将只需要约[(N/2)2·2]=N2/2次复数乘法。即比直接计算少作一半乘法。因子（N/2）2表示直接计算（N/2）点DFT所需要的乘法次数，而乘数2代表必须完成两个DFT。上述处理方法可以反复使用，即（N/2）点的DFT计算也可以化成两个（N/4）点的DFT（假定N/2为偶数），从而又少作一半的乘法。这样一级一级的划分下去一直到最后就划分成两点的FFT运算的情况。1.5FFT算法的DSP实现过程DSP芯片的出现使FFT的实现方法变得更为方便。由于大多数DSP芯片都具有在单指

7、令周期内完成乘法—累加操作，并且提供了专门的FFT指令，使得FFT算法在DSP芯片实现的速度更快。FFT算法可以分为按时间抽取FFT和按频率抽取FFT两大类，输入也有实数和复数之分，一般情况下，都假定输入序列为复数。231.5.1FFT运算序列的存储分配FFT运算时间是衡量DSP芯片性能的一个重要指标，因此提高FFT的运算速度是非常重要的。在用DSP芯片实现FFT算法时，应允许利用DSP芯片所提供的各种软、硬件资源。如何利用DSP芯片的有限资源，合理地安排好所使用的存储空间是十分重要的。1.5.2FFT运算的实现用TMS320C54x的汇编程序实现F

8、FT算法主要分为四步：(1)实现输入数据的比特反转输入数据的比特反转实际上就是将输入数据进行码位倒置，以便在